cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimanakah Pemahaman Penjana Meningkatkan Kecekapan Berbanding dengan Pemahaman Senarai?

How Do Generator Comprehensions Improve Efficiency Compared to List Comprehensions?

Cara Pemahaman Penjana Meningkatkan Kecekapan

Pemahaman penjana ialah ciri berkuasa dalam pengaturcaraan yang memanfaatkan prinsip pemahaman senarai tetapi menawarkan kelebihan tersendiri. Ia membolehkan anda menjana nilai dengan malas, menghasilkannya satu demi satu dan bukannya membina senarai lengkap.

Memahami Pemahaman Penjana

Sama seperti pemahaman senarai, pemahaman penjana menggunakan sintaks yang sama. Walau bagaimanapun, bukannya menghasilkan senarai, mereka mencipta objek penjana. Penjana ialah lelaran yang menjana nilai dengan segera, menghapuskan keperluan untuk menyimpan keseluruhan jujukan dalam ingatan.

Faedah Utama Pemahaman Penjana

Pemahaman penjana cemerlang dalam situasi di mana pemuliharaan ingatan adalah penting. Tidak seperti pemahaman senarai, yang memperuntukkan memori untuk keseluruhan jujukan, penjana menghasilkan nilai satu demi satu, meminimumkan penggunaan memori.

Contoh Praktikal

Pertimbangkan blok kod berikut yang menggunakan pemahaman senarai untuk menapis senarai nombor:

my_list = [1, 3, 5, 9, 2, 6]
filtered_list = [item for item in my_list if item > 3]

Jika kita menukar ini kepada penjana pemahaman, kami mencapai hasil yang sama dengan kurang memori overhed:

filtered_gen = (item for item in my_list if item > 3)

Mengakses Nilai Penjana

Untuk mendapatkan semula nilai daripada penjana, anda boleh menggunakan seterusnya( ) fungsi. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk ambil perhatian bahawa apabila semua nilai telah dihasilkan, percubaan untuk mengekstrak lebih banyak item daripada penjana akan menimbulkan ralat StopIteration.

Generator vs. List Comprehension

Pilihan antara menggunakan pemahaman penjana berbanding pemahaman senarai bergantung pada keperluan khusus anda. Jika anda perlu memproses item secara individu, meminimumkan penggunaan memori, maka pemahaman penjana adalah ideal. Sebaliknya, jika anda memerlukan akses kepada berbilang nilai secara serentak atau ingin menyimpan urutan lengkap sebelum pemprosesan, pemahaman senarai akan menjadi pilihan yang lebih sesuai.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Pemahaman Penjana Meningkatkan Kecekapan Berbanding dengan Pemahaman Senarai?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Bagaimanakah pilihan antara senarai dan tatasusunan memberi kesan kepada prestasi keseluruhan aplikasi Python yang berurusan dengan dataset yang besar?Bagaimanakah pilihan antara senarai dan tatasusunan memberi kesan kepada prestasi keseluruhan aplikasi Python yang berurusan dengan dataset yang besar?May 03, 2025 am 12:11 AM

Forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-efisien danfasterfornumumerical.2) mengelakkan yang tidak dapat dipertahankan.3)

Jelaskan bagaimana memori diperuntukkan untuk senarai berbanding tatasusunan dalam Python.Jelaskan bagaimana memori diperuntukkan untuk senarai berbanding tatasusunan dalam Python.May 03, 2025 am 12:10 AM

Inpython, listsusedynamicMemoryAllocationwithover-peruntukan, pemecahan yang tidak dapat dilaksanakan.1) listsallocatemoremoremorythanneedinitial, resizingwhennessary.2) numpyarraysallocateExactMemoreForelements, menawarkanpredictableSabeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeBeat.

Bagaimana anda menentukan jenis data elemen dalam array python?Bagaimana anda menentukan jenis data elemen dalam array python?May 03, 2025 am 12:06 AM

Inpython, YouCansspectHedatypeyFeleMeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formor preciscontrolatatypes.

Apa itu Numpy, dan mengapa penting untuk pengkomputeran berangka dalam Python?Apa itu Numpy, dan mengapa penting untuk pengkomputeran berangka dalam Python?May 03, 2025 am 12:03 AM

Numpyisessentialfornumericalcomputinginpythonduetoitsspeed, ingatanefisiensi, dancomprehensivemathematicalfunctions.1) it'sfastbeCauseitperformsoperatiation

Bincangkan konsep 'peruntukan memori bersebelahan' dan kepentingannya untuk tatasusunan.Bincangkan konsep 'peruntukan memori bersebelahan' dan kepentingannya untuk tatasusunan.May 03, 2025 am 12:01 AM

Contiguousmemoryallocationiscialforarraysbecauseitallowsficientandfastelementaccess.1) itenablesconstantTimeAccess, O (1), duetodirectaddresscalculation.2) itimproveScheFiCiencyBymultmulteLemiSphetfespercacheline.3)

Bagaimana anda memotong senarai python?Bagaimana anda memotong senarai python?May 02, 2025 am 12:14 AM

Slicingapythonlistisdoneusingthesyntaxlist [Mula: berhenti: langkah] .here'showitworks: 1) startistheindexofthefirstelementtoinclude.2) stopistheindexofthefirstelementToexclude.3)

Apakah beberapa operasi biasa yang boleh dilakukan pada array numpy?Apakah beberapa operasi biasa yang boleh dilakukan pada array numpy?May 02, 2025 am 12:09 AM

NumpyallowsforvariousoperationsonArrays: 1) BasicarithmeticLikeaddition, penolakan, pendaraban, danDivision; 2) Pengerjaan AdvancedSuchasmatrixmultiplication; 3) Element-WiseOperationswithoutExplicitLoops;

Bagaimana tatasusunan digunakan dalam analisis data dengan python?Bagaimana tatasusunan digunakan dalam analisis data dengan python?May 02, 2025 am 12:09 AM

Arraysinpython, terutamanya yang ada, adalah, penawaran yang ditawarkan.1) numpyarraysenableFandlingoflargedataSetsandClexPleperationsLikemovingAverages.2)

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.